ＩＳＳＮ１００６－７１６７ＣＮ３１－１７０７／ＴＲＥＳＥＡＲＣＨＡＮＤＥＸＰＬＯＲＡＴＩＯＮＩＮＬＡＢＯＲＡＴＯＲＹ第４２卷第７期Ｖｏｌ．４２Ｎｏ．７２０２３年７月Ｊｕｌ．２０２３ＤＯＩ：１０．１９９２７／ｊ．ｃｎｋｉ．ｓｙｙｔ．２０２３．０７．０１１卷积神经网络的被动测向通道相位校正方法蒋伊琳１，张伟１，陈涛１，张玉欣２（１．哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，哈尔滨１５０００１；２．中国航空工业集团洛阳电光设备研究所，河南洛阳４７１００１）摘要：为提高被动测向的准确度，学者们提出多种相位补偿方法，并将其应用于各种接收机中，提出一种更实用的通道失配模型和一种基于卷积神经网络的被动测向通道相位校正方法（ＰＤＦＣＰＣ⁃ＣＮＮ）。它可充分利用先验信息，实现射频信号通道的全相位和频率校正。为提高实际应用，使用通用软件无线电外设（ＵＳＲＰ）接收的实验数据进行进一步验证。仿真结果表明，该方法可很好地应用于实践中。关键词：卷积神经网络；相位误差；通道校正；通道失配；无线电外设中图分类号：ＴＮ９７４文献标志码：Ａ文章编号：１００６－７１６７（２０２３）０７－００５４－０４ＡＰｈａｓｅＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｏｆＰａｓｓｉｖｅＤｉｒｅｃｔｉｏｎ⁃ＦｉｎｄｉｎｇＣｈａｎｎｅｌＢａｓｅｄｏｎＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＪＩＡＮＧＹｉｌｉｎ１，ＺＨＡＮＧＷｅｉ１，ＣＨＥＮＴａｏ１，ＺＨＡＮＧＹｕｘｉｎ２（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨａｒｂｉｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５０００１，Ｃｈｉｎａ；２．ＬｕｏｙａｎｇＥｌｅｃｔｒｏ⁃ｏｐｔｉｃａｌＥｑｕｉｐｍｅｎｔＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｖｉａｔｉｏｎＩｎｄｕｓｔｒｙＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ，Ｌｕｏｙａｎｇ４７１００１，Ｈｅｎａｎ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｒｅｃｅｎｔｌｙ，ｍａｎｙｐｈａｓｅｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｈａｖｅｂｅｅｎｓｔｕｄｉｅｄａｎｄａｐｐｌｉｅｄｔｏｖａｒｉｏｕｓｒｅｃｅｉｖｅｒｓｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｄｉｒｅｃｔｉｏｎ⁃ｆｉｎｄｉｎｇ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｍｏｒｅｐｒａｃｔｉｃａｌｃｈａｎ...
